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近些年来，P2P技术发展迅猛，得到广泛的应用。比较有代表性的有BitTorrent、eMule等文件共享类应用和QQLive、PPTV等P2P流媒体应用。P2P流媒体技术发展迅速，用户规模增长很快。P2P流媒体技术在给人们带来极大便利的同时，也衍生了很多问题。比如占用带宽过大、违法信息易于扩散等。P2P流媒体流量占用了局域网内的大量带宽，破环了局域网网络环境，导致了局域网内其他用户无法流畅使用网络，因此对局域网网络中的P2P流媒体流量的监控刻不容缓。对于P2P流媒体流量的有效识别与通信阻断成为目前亟待研究探讨的问题。 对P2P流媒体进行监管的基础是对P2P流媒体协议的识别。P2P网络中的各个节点，在从其他节点下载数据的同时，还向其他节点上传数据，因此每个节点，既有“客户端”的角色，又有“服务器”的角色。节点加入和退出P2P网络比较灵活，对其的监管与追踪比较困难。此外，现今流行的P2P流媒体程序一般采用私有的协议，而且协议的升级频率也逐渐增大。部分P2P流媒体程序还会对通信数据进行加密，这更增加了对其监管的难度。现有的P2P流量识别方法，在对常用的P2P流媒体程序进行识别监管时已显的效率低下。 本文介绍了局域网网络环境监管系统的总体架构与功能实现，并阐述了其中P2P流媒体流量识别在监管系统中的功能和地位，着重对当前常见的P2P流媒体识别方法进行了深入研究，对其加以改进，提出了针对P2P流媒体流量进行识别的有效方法，以及对局域网内用户网络通信阻断的技术，并在相关功能模块中将该算法加以实现，应用在P2P流媒体监管中。P2P流媒体与文件共享类P2P业务流相比，其网络数据也表现出一些独特的流量特征。本文对传统的P2P流量识别方法进行了深入研究，探讨并总结了目前常见的P2P流量识别方法的优缺点，对基于流量特征识别方法进行了重点研究，并加以改进，将模糊数学方法与P2P流媒体流量识别结合起来，将模糊集合相关理论应用在网络流量的分类与识别中。然后，本文对P2P流媒体通信阻断技术进行了深入分析，提出了根据P2P流量特征进行通信阻断的方法。由于P2P流媒体通信主要是对等节点之间相互交换节点列表，然后从与各个节点交换数据块，本文由此提出了通过节点列表欺骗以及流媒体数据污染进行通信阻断的方法。最后，本文将以上算法和技术加以实现，并在局域网网络活动监管系统中进行部署与测试，取得了良好的效果。